‫Tamam.
‫Şimdi, çok şey yaşadığınızı ve bu tür bir diyagramın başlangıçta çok kafa karıştırıcı görünebileceğini biliyorum.
‫Merak etmeyin, burada neler olup bittiğini ve buradaki düzeni gerçekten anlamam birkaç
‫kez sürdü.
‫Doğru.
‫Yani bilgisayarın var.
‫Muhtemelen bunu anlamışsınızdır.
‫Ancak daha önce hiç bir makine öğrenimi projesinde çalışmadıysanız, bu durum size biraz tuhaf
‫gelebilir.
‫Bir proje klasörünüz var, verileriniz var, bir ortamınız var.
‫Conda bu ortamı oluşturmanıza yardımcı olur.
‫Ve bu ortamda farklı veri bilimi ve makine öğrenimi araçlarına sahipsiniz.
‫Bu derste yapacağımız şey Mac OS içindir, bu arada Windows bilgisayar kullanıyorsanız
‫bu dersin aynı adımlardan geçen diğer versiyonuna bakmak isteyebilirsiniz.
‫Ancak bu bölümde ya da bu derste yapacağımız şey, bana tahammül etmek çünkü bu biraz karmaşık
‫bir süreç, ancak birlikte çalışacağız.
‫Kaynaklar bölümünde takıldığınız noktalarda size yardımcı olacak belgeler bulunmaktadır.
‫Ancak endişelenmeyin, bu tür bir kavramı ilk başta anlamak biraz zaman alır, ancak bir kez anladığınızda,
‫tamam, bunun nerede değerli olduğunu görmeye başlayacaksınız ve veri bilimi ve makine öğrenimi kariyeriniz
‫boyunca kullanabileceksiniz.
‫Şimdi, öncelikle bilgisayarınız elimizde.
‫Yapacağımız şey, Conda ile birlikte Mini Conda'yı indirmek ve ardından bu araçlardan bazılarını içeren bir ortam oluşturmak
‫için Conda'yı kullanmaktır.
‫Yapacağımız şey şu.
‫Conda ile birlikte gelecek olan Mini Conda'yı indirin, bir proje klasörü oluşturacak ve ardından aşağıdaki
‫gibi bir örnek ortam oluşturacağız.
‫Ve bu ortamı ne için kullanabiliriz, çünkü burada veri bilimi ve makine öğrenimi için araçlar
‫var.
‫Gelecekteki projelerimiz için kullanabiliriz.
‫Bu ders bir nevi kursun geri kalanının tamamını oluşturmaktadır.
‫Bu ortamları kurduktan sonra projeler üzerinde çalışmaya başlayabilir, verilerle çalışmaya başlayabilir ve makine
‫öğrenimi modelleri oluşturmayı bırakabiliriz.
‫Ancak doğru temeli kurmak çok önemlidir.
‫Yani bunu söylerken.
‫Burada küçük bir akış şeması geliştirdim, bu bağlantı yine kaynaklar bölümünde Anaconda, Mini
‫Condor ve Condor ile ne yapacağımıza dair bazı adımlar olacak.
‫Ve endişelenmeyin, aslında adım adım ilerlerken bunun üzerinden geçmeyeceğiz.
‫Ama şimdilik, buna kendi başınıza bakmanıza izin vereceğim.
‫Ama atacağımız adımlar bunlar.
‫Mini Condor'u indirin.
‫Yakınlaştırayım.
‫Mini Condor'u indirin, bilgisayarınıza kurun, kurulumu bir terminal ile test edin, bir proje klasörü
‫oluşturun ve içine geçin.
‫Yani bu proje klasörü, her bir proje için kuracağımız iş akışı gibi
‫bir şey.
‫Her birinin kendi projesi olacak, proje klasörü içinde özel bir ortam oluşturacak.
‫Şimdi bir ortamın, veri bilimi projeleri için kullandığımız paketler veya araçlar topluluğu olduğunu hatırlayın.
‫Yeni ortamımızı etkinleştireceğiz ve ardından araçlardan biri olan Jupyter Notebook'u
‫yükleyeceğiz.
‫Bilmiyorsanız endişelenmeyin, Jupyter Notebook'un ne olduğundan emin değilim.
‫Bunu birazdan inceleyeceğiz.
‫Ancak Jupyter Notebook, veri bilimi ve makine öğrenimi için en sık kullandığımız araçlardan biri.
‫Tamam.
‫İlk adım mini conduct'u indirmek ve yapacağımız şey, bu akış şemasında bir bağlantı var, ancak size
‫onu nasıl bulacağınızı göstereceğim.
‫Yani Mini Conda İndir Bir tarayıcı açıyoruz, böylece mini davranışa gidiyoruz.
‫Unutmayın, Mini Condor kullanıyoruz çünkü Anaconda'dan yaklaşık on kat daha az yer kaplıyor.
‫Şimdi, Mac OS kullandığım için Mac sürümünü indireceğim.
‫En son sürümü indirmek ister misiniz?
‫Çünkü Python 2. 7 veya Python iki puanlık herhangi bir şey 2020'den itibaren aşamalı olarak kaldırılıyor.
‫Unutmayın, eğer Windows kullanıyorsanız, bu dersin Windows versiyonuna bakmak isteyebilirsiniz.
‫Ancak Mac OS kullanıyorsanız, bu adımlar sizin içindir.
‫Bu yüzden bu pcgg sürümünü indirin.
‫Sadece pcgg versiyonu dediğimde bana güvenin.
‫Bunun ne yapacağını indirin, bilgisayarın indirme bölümüne indirecek.
‫Çok uzun sürmez, o yüzden bunun olmasını bekleyeceğiz.
‫Çok güzel.
‫Bu bittikten sonra açabiliriz.
‫Bu, mini üç yükleyicisini açacak ve böylece bu yazılımı yüklemek için gerekli adımlar boyunca yönlendirileceksiniz.
‫Çok güzel.
‫Bunların üzerinden geçeceğiz.
‫Kabul ediyorum'a tıklayın.
‫Kurulumu seçin.
‫Şimdi bu varsayılan burada benim için yükleyin sadece buna da tıklamak istiyorsunuz.
‫Bu yazılımın yüklenmesi 195 megabayt alan gerektirir.
‫Anaconda'yı hatırlayın, burada Anaconda logosu olmasına rağmen, burada mini üç türüne dikkat
‫etmesini istersiniz.
‫Yani Anaconda yaklaşık üç gigabayt yer kaplıyor, bu da yaklaşık 200 megabayt yer kaplıyor
‫ki bu da gayet iyi.
‫Ve şimdi Mini'yi yüklemek de onunla birlikte gelecek.
‫Veri bilimi ve makine öğrenimine başlamak için ihtiyaç duyduğumuz temel araçlardan bazıları.
‫Mini Condor'un bir veri bilimci çalışma tezgahı gibi olduğunu unutmayın, bu yüzden yüklemeye devam edin.
‫Mükemmel.
‫Yani birkaç saniye sonra aslında çok uzun sürmedi.
‫Otomatik olarak kurulumun başarıyla tamamlandığını söyleyen bu küçük pencereye geçecektir.
‫Çok güzel.
‫Şimdi bunu kapatabilir ve çöp kutusuna geçebiliriz.
‫Peki biz gerçekte ne yaptık?
‫Yaptığımız şey bilgisayarımıza gitmek ve bu adımı gerçekleştirmek.
‫Mini Conda artı Conda'yı kurduk.
‫Ve unutmayın, Mini Condor Python gibi bir şeyle birlikte gelecek, bu paketleri kullanmak
‫için ihtiyacımız olan şey bu.
‫Bu paketlerin tümü Python koduyla yazılmıştır.
‫Şimdi yapabileceğimiz şey, bu küçük iş akışını ayarlamak olacak.
‫Bilgisayarımız var, bir proje klasörü oluşturacağız ve ardından bir ortam oluşturmak için
‫Mini Conda ile birlikte gelen Conda'yı kullanacağız.
‫Bunu şimdi yapalım.
‫Eğer bir mac kullanıyorsanız, bunu terminal üzerinden yapabilirsiniz.
‫Bu yüzden terminali açacağım.
‫Bunu biraz daha büyüteceğim, böylece yakınlaştırabiliriz.
‫Şimdi, eğer bunu daha önce hiç deneyimlemediyseniz, terminalin yaptığı şey aslında bilgisayarınıza bir şeyler
‫yapmasını söyleyecek komutları yazmanıza izin vermektir.
‫Biz de bunu istiyoruz.
‫Bilgisayarımıza gidip, Hey, bu proje klasörünü oluşturmasını söylemek istiyoruz ve sonra bu ortamı oluşturmak için
‫Conda'yı kullanacağız.
‫Ve bunu komut satırındaki komutlarla yapabilirsiniz, şu anda bulunduğumuz yer de bu.
‫Az önce de söylediğim gibi, bunun bash komut satırı terminali olarak adlandırıldığını duyabilirsiniz.
‫Eğer Windows kullanıyorsanız, başka bir şey olabilir.
‫Ancak terminal bash, komut satırı kelimelerini duyduysanız, muhtemelen Mac'teki terminal uygulaması
‫içindedir.
‫Mini conduct'u kurmadan önce terminale giderek bunu bulabileceğinizi unutmayın, bu burada
‫olmazdı.
‫Ancak Mini Conda'yı kurduğumuz için artık burada base adında küçük bir şeyimiz var.
‫Ve bu parantezler adınızın başında, görüyorsunuz, bu benim MacBook Pro'm ve kullanıcı hesabımdayım.
‫Daniel Bunun anlamı şu anda temel ortamdayız.
‫Mini Conda'yı bilgisayarımıza indirdiğimizde, bir temel ortam oluşturacaktır.
‫Şimdi bu temel ortam varsayılan araçlarla birlikte geliyor, ancak biz kendi özel proje klasörümüz içinde kendi
‫özel ortamımızı oluşturmak istiyoruz.
‫Peki bunu nasıl yapacağız?
‫Öncelikle, dizini masaüstüne değiştireceğiz ve bunu CD masaüstüne basarak yapabiliriz,
‫burada CD dizini değiştir anlamına gelir.
‫Dizinin ne olduğunu merak ediyorsanız, klasör gibi bir şeydir.
‫Eğer Finder'a bakarsak ve Daniel'e gidersem, sizin için bunu yakınlaştırmama izin verin.
‫İşte şimdi buradayız, Daniel Ve yapmak istediğim şey masaüstüne geçmek.
‫Bu yüzden buraya geçeceğim ve masaüstünde Örnek Proje adında bir klasör oluşturacağız.
‫Bu, bir proje klasörünü ve bu proje klasörü içinde bir ortamı nasıl oluşturduğumuza dair bir örnek
‫olacak, böylece üzerinden geçtiğimiz her proje için kendimizi geleceğe hazırlayabiliriz.
‫Bu kursta, tam olarak buna benzer yeni bir proje oluşturacağız.
‫Bu yüzden masaüstünü değiştireceğiz.
‫Ve şimdi bir klasör oluşturmak için make dir çağrısı yapabiliriz örnek proje burada mkdir make directory anlamına gelir.
‫Bunu yaparken enter'a basarsak, ls'ye bastığımızda masaüstündeki tüm dosyaları listelemek anlamına
‫gelen list'i görebilmemiz gerekir.
‫ML kursu ve örnek proje yazıyor.
‫Şimdi Finder'da masaüstüne geri dönelim.
‫Örnek Projenin bugün saat 1:21'de oluşturulduğunu görebilirsiniz. m. ve ML kursu var.
‫Yani bu kursun sonunda, bu dersle başlamak için belki bir örnek proje klasörünüz olacak ve daha sonra muhtemelen
‫üç veya dört tane daha veya kaç tane proje olduğuna bağlı olarak, üzerinde çalıştığımız
‫her proje için bir klasörünüz olacak.
‫Ve unutmayın, burada birinci adımı attık.
‫Proje klasörümüz var.
‫Az önce yarattığımız şey bu.
‫Bilgisayarınıza birçok Conda indirdik Henüz birçok conda kullanmadık ama bu proje klasörünü örnek proje olarak
‫oluşturduk.
‫Şimdi ihtiyacımız olan makine öğrenimi ve veri bilimi araçlarını içeren bir ortam oluşturmak için Conda'yı
‫kullanacağız.
‫Öyleyse terminale geri dönelim.
‫İşte burada Conda'yı tekrar kullanabiliriz.
‫Bu yüzden dizini CD örnek projesi ile örnek projemize değiştireceğiz.
‫Şimdi örnek projenin içindeyiz ve LS tuşuna basarsak burada hiçbir şey olmayacak.
‫Finder'a geri dönün.
‫Burada bir şey yok.
‫Bu da mantıklı, değil mi?
‫Çünkü bu yepyeni bir klasör.
‫Şimdi bir örnek oluşturmak veya bir ortam yaratmak için conda create komutunu kullanabilirsiniz.
‫Ve bizim durumumuzda, önek oluşturmak için özellikle con kullanacağız.
‫Nokta eğik çizgi m.
‫Merak etme.
‫Bunu bir saniye içinde halledeceğim.
‫Pandas num pi map plot lib socket line.
‫Ve siz de buna bakıp, "Vay canına Daniel, burada bir sürü komut var ve bu isimlerin çoğu bana hiç
‫mantıklı gelmiyor" diyor olabilirsiniz.
‫Ve burada olan şey de budur.
‫Harika bir soru, çünkü benim de bunu aşmam biraz zaman aldı.
‫Yani özetle, bu ne diyor?
‫Conda create environment ve prefix oluşturmak zorundayız ve bu oluşturmak dediğimiz şey temelde bu ortamlardan
‫birini oluşturmak istediğinizde Conda created yazıp Conda diyerek kişisel
‫asistanınızı sorguluyorsunuz, Hey, şimdi bir şey oluşturmak istiyorum,
‫bu bizim durumumuzda bir ön eke sahip.
‫Bu m noktası, oluşturacağımız bu ortam klasörünün başlangıcında mevcut klasörün ön ekini kullanacağımız
‫anlamına gelir.
‫Ve sonra bu pandas nom py map plot lib cyclone, ortamımıza koymak istediğimiz araçlar veya paketlerdir.
‫Şimdi bu kod satırına hızlı bir genel bakış oldu ve bunu daha fazla açabiliriz.
‫Ancak çoğu zaman sadece kodu çalıştırmayı denemek ve ne olduğunu görmek önemlidir.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Şimdi ne olacak?
‫Yaptığımız şey bu mu?
‫Listeniz burada.
‫Size ne yaptığımızı göstereceğim.
‫İşte ön ekli env pandaları oluşturmak için kod satırımız.
‫Şimdi harita çizimi lib siklonu uygulayın.
‫Çok güzel.
‫Şimdi.
‫Çevre, konum.
‫Bunun önek olduğunu nerede söylediğime bakın.
‫Yani önce önek sonra nokta var.
‫Demek istediğim bu.
‫Bu, örnek projenin içinde başka bir Hm klasörü oluşturmak için bu örnek proje klasörünün
‫ön ekini veya yolunu, bu uç klasörün önündeki dosya yolunu kullanacağı anlamına gelir.
‫Daniel beni kaybettin diye düşünüyorsun.
‫Merak etme.
‫Bunu ilk anladığımda ya da bu iş akışından geçtiğimde, "Orada neler oluyor?" diye düşündüm.
‫Sadece eğik çizgilerimiz, klasörlerimiz ve her şeyimiz var ve her şey her yerde.
‫Ancak bunu birkaç kez yaptıktan sonra, mantıklı gelmeye başlayacak ve böyle bir düzene sahip olmanın değerini anlayacaksınız.
‫Yani bu, çevre konumumuzun, hatırlayın, yarattığımız şeyin bu olduğunu söylüyor.
‫Ortam, eğik çizgi kullanan Daniel'de olacak, masaüstünde, örnek proje klasörümüzde.
‫Şimdi bu isim üzerinde çalıştığımız projeye bağlı olarak değişebilir ve M olacak, buna env deniyor.
‫M çevre kelimesinin kısaltmasıdır.
‫Dizin değiştirmek için CD gibi bir şey yazmanın kısaltılmış yollarından biri gibi.
‫Bunu veri bilimi ve makine öğreniminde çok yaygın olarak göreceksiniz.
‫Kariyer ortamı M olarak kısaltılabilir ve şimdi Conder bize bu paketleri neden
‫bu paketlere ekleyeceğimizi söylüyor.
‫Çünkü onları pandas numpy matt pop lib psychic lan olarak yazdık.
‫Şimdi, Daniel, neden bunları seçtin diye düşünüyor olabilirsin.
‫Şuraya gidelim.
‫Yakınlaştırıp buraya bakacağız.
‫Bu araçlardan bazılarıyla yaratmak istediğimiz ortam budur.
‫Map, plot, lib var, pandalar var, cyclone var ve numpy var.
‫Şimdi terminale geri dönelim ve aşağı kaydıralım.
‫Conda bize birkaç şey söyleyecek, böylece aşağıdaki paketler indirilecek.
‫Aşağıdaki yeni paketler yüklenecektir.
‫Evet.
‫Yani bu num py'nin yükleneceğini söylüyor.
‫Panda kurulacak.
‫Ancak araçlar için sadece dört paket yazmış olmamıza rağmen condor'un nasıl kişisel asistanımız olduğunu hatırlayın.
‫Map Plot Lib NumPy Pandas Cyclone Condor bizim asistanımızdır ve bunlar kendi başlarına bağımsız paketlerdir,
‫ancak diğer kodlara da bağlıdırlar.
‫Kondo bizim kişisel asistanımız olduğu için, "Hey, rc internet, bunları çalıştırmak için neye ihtiyacım
‫var?" diye soracak.
‫Ve sonra Conda gidip bizim için tüm bu ekstra şeyleri otomatik olarak alacak.
‫Evet diyeceğiz, teşekkürler Conda.
‫Lütfen devam edin.
‫Ve şimdi olacak olan şey internetten indirmek ve farklı paketleri çıkarmak olacak.
‫Extract sadece mini conda'yı nasıl kurduğumuza benzer anlamına gelir.
‫Ayıklamak sadece indireceği ve bizim için yükleme adımlarından geçeceği anlamına gelir.
‫Şimdi bu birkaç saniye sürecek çünkü pandas num py map plot lib ve socket learn'den
‫geçecek.
‫Tamamlanana kadar bekleyeceğiz.
‫Mükemmel.
‫Bu yüzden internetten birkaç şey indirmek birkaç saniye sürdü.
‫Ama şimdi ne yaptık?
‫Hazırlık işlemleri tamamlandı.
‫Doğrulama işlemi yapıldı.
‫Yürütme işlemi tamamlandı.
‫Çok güzel.
‫Şimdi bu ortamı etkinleştirmek için Conda'dan gelen şu mesajı kullanın Conda activate users slash daniel
‫slash desktop slash symbol project slash env.
‫Tamam, örnek proje klasörüne geri dönersek, burada şimdi bir m klasörümüz olduğunu görebiliriz.
‫Yaptığımız şey, sunumumuza geri dönmek, buraya bakmak, Sample Data adında bir proje klasörü
‫oluşturmak.
‫Şimdi Jupyter'ı içeren ENV adında bir ortam klasörü oluşturduk.
‫Üzgünüz, Jupyter'i henüz yüklemedik.
‫Bu, davranış sayesinde pandalar, harita, plot lib ve siklon ile gelecek olanlar için küçük bir spoiler.
‫Bu yüzden Conda'nın söylediklerine dikkat edeceğiz.
‫Etkinleştirmek için bu kodu çalıştıralım ve şimdi kopyalayıp yapıştırmak yerine bir şeyler yazmayı
‫seviyorum çünkü bu beni bu farklı komutları yazmaya alıştırıyor ve bunları göreceksiniz ve
‫aman tanrım çok fazla diye düşünebilirsiniz, ama endişelenmeyin.
‫Dediğim gibi, biz bu işi kolay olsun diye yapmıyoruz.
‫İşleri doğru yapmak ve pratik makine öğrenimi çözümleri elde etmek ve üretmek için bu işin içindeyiz.
‫Bu da onun bir parçası.
‫Bu yüzden bunu bir kenara yazmak isteyebilirsiniz.
‫Bu özel etkinliğiniz benimkine benzer olabilir, gelecekte kullanabilmeniz için adınız burada
‫olabilir.
‫Şimdi bunu yazdıktan sonra enter tuşuna basacağız.
‫Yani burada göreceğiniz değişiklik, bakın, temelden uzaklaştık.
‫Şimdi Daniel Masaüstü Örnek Projesi M5'i kullanıyor.
‫Şimdi buradaki bölüm MB komut istemidir.
‫Bunun aktif ortam olduğunu unutmayın.
‫Eğer MV listesini yürütürsek, ki bu şöyle diyecek, hey, conda sahip olduğumuz ortamları listeliyor.
‫Basımız var ve var.
‫Örnek projemizdeki klasör.
‫Şimdi yıldız hangisinin aktif olduğunu gösteriyor, bu da mantıklı çünkü bu, bununla aynı.
‫Tamam, şimdi ihtiyacımız olan bazı araçlarla bir ortam kurduk.
‫Yapacağımız şey bir Jupyter Notebook başlatmak ve ihtiyacımız olan araçları içe aktarmaya çalışmak.
‫Unutmayın, Python'da içe aktarmak, "Hey Python, git ve bu araçları al" demek gibidir.
‫Onları kullanmam gerek.